Question

pandas 数据框如下所示：

     job_url

0    https://neuvoo.ca/view/?id=34134414434
1    https://zip.com/view/?id=35453453454
2    https://neuvoo.com/view/?id=2452444252

我想把所有以“https://neuvoo.ca”开头的字符串都变成“Canada”。

我对此的解决方案是使用 str.startswith 搜索，然后用“加拿大”替换 True

csv_file['job_url'] = csv_file['job_url'].str.startswith('https://neuvoo.ca/')
csv_file['job_url']  = replace({'job_url': {np.True: 'Canada', np.False: 'USA'}})

但发现它并没有用字符串替换布尔值。

Answer 1

让我们尝试用 np.where 代替：

import numpy as np
import pandas as pd

csv_file = pd.DataFrame({
    'job_url': ['https://neuvoo.ca/view/?id=34134414434',
                'https://zip.com/view/?id=35453453454',
                'https://neuvoo.com/view/?id=2452444252']
})


csv_file['job_url'] = np.where(
    csv_file['job_url'].str.startswith('https://neuvoo.ca/'),
    'Canada',
    'USA'
)

  job_url
0  Canada
1     USA
2     USA

replace 也可以使用，但使用 True 和 False 而不是 np.True/np.False：

csv_file['job_url'] = (
    csv_file['job_url'].str.startswith('https://neuvoo.ca/')
        .replace({True: 'Canada', False: 'USA'})
)

有没有办法用 Pandas 中的字符串值替换 True/False？

1 个答案: